## KLIK: Kajian Ilmiah Informatika dan Komputer
ISSN 2723-3898 (Media Online) Vol 3, No 1, Agustus 2022 Hal 33-43 https://djournals.com/klik

## Penerapan Algoritma Entropy dan Aras Menentukan Desa Terbaik Di Pemerintah Kabupaten Labuhanbatu
Abdul Karim *
Fakultas Ilmu Komputer Dan Teknologi Informasi, Universitas Budi Darma, Medan, Indonesia Email: abdkarim6@gmail.com
Email Penulis Korespondensi: abdkarim6@gmail.com
Abstrak −Tujuan dari penelitian ini adalah memafaatkan kecerdasan buatan untuk menganalisa dalam menenetukan desa terbaik di Kabupaten Labuhanbatu penelitian yang akan dibuat adalah menganalisa model pemilihan desa terbaik dengan memanfaatkan data set yang bersumber dari Dinas Pemberdayaan Masyarakat dan Desa melalui website. Dengan menggunakan Algoritma Entropy Dan Aras sebagai  alat  bantu  dalam  menyelesaikan  penelitian  ini.  Algoritma  Entropy  adalah  nilai  informasi  yang  menyatakan  ukuran ketidakpastian (impurity) dari attribut dari suatu kumpulan obyek data dalam satuan  bit Dan Aras Adalah Metode  yang digunakan untuk  perangkingan  kriteria  secara  konsep  dengan  demikian  metode  ini  sangat  cocok  dalam  memilih  desa  terbaik  di  kabupaten labuhanbatu. Proses penelitian ini memiliki beberapa tahap yaitu pelathan dan pengujian untuk mencari hasil yang ditemukan akan menjadi kesimpulan penelitian.
Kata Kunci: Desa; Labuhanbatu; SPK; Entropy dan ARAS
Abstract– The  purpose  of  this  study  is  to  utilize  artificial  intelligence  to  analyze  in  determining  the  best  villages  in  Labuhanbatu Regency.  The  research  that  will  be  made  is  to  analyze  the  best  village  selection  model  by  utilizing  data  sets  sourced  from  the Community and Village Empowerment Office via the website. By using the Entropy and Level Algorithm as a tool in completing this research. The Entropy Algorithm is an information value that expresses a measure of the impurity of the attributes of a collection of data objects in units of bits. And Levels is a method used for conceptually ranking criteria, thus this method is very suitable in selecting the best villages in Labuhanbatu district. The research process has several stages, namely training and testing to find the results found will be the conclusion of the research.
Keywords: Village; Labuhanbatu; SPK; Entropy and ARAS

## 1. PENDAHULUAN
Kabupaten Labuhanbatu dengan Ibukotanya Rantauprapat memiliki luas wilayah 922.318 Ha (9.223,18 KM2) atau setara dengan 12,87% dari luas Wilayah Propinsi Sumatera Utara. Sebagai Kabupaten terluas kedua setelah Kabupaten Tapanuli Selatan, Kabupaten Labuhanbatu memiliki sembilan kecamatan dan 98 Desa [1]. Menurut Peraturan Pemerintah Nomor 72 Tahun 2005 tentang Desa, disebut bahwa desa adalah kesatuan masyarakat hukum yang memiliki batas-batas wilayah yang berwenang untuk mengatur dan mengurus kepentingan masyarakat setempat, berdasarkan asal usul dan adat istiadat setempat yang diakui dan dihormati dalam sistem pemerintahan Negara Kesatuan Republik Indonesia. Berbagai motivasi penilaian  dilaksanakan  pemerintah  pada  masyarakat  desa  guna  memacu  percepatan  pembangunan  yang  merata. Keberhasilan desa didukung penuh seluruh masyarakat dengan perangkat desa[2]
Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  atau  Decision  Support  System  (DSS)  adalah  sebuah  sistem  yang  mampu memberikan  kemampuan  pemecahan  masalah  maupun  kemampuan  pengkomunikasian  untuk  masalah  dengan  kondisi semi terstruktur dan tak terstruktur. Sistem ini digunakan untuk membantu  pengambilan keputusan dalam situasi  semi terstruktur dan situasi yang tidak terstruktur dimana tak seorangpun tahu secara pasti bagaimana keputusan seharusnya dibuat.  Dalam  penelitian  sistem  pendukung  dalam  menentukan  penerima  beasiswa  mahasiswa  berprestasi  dengan meggunakan metode waspas. Saat ini perkembangan teknologi di bidang informasi telah berkembang dengan cepat. Salah satu  wujud  teknologi  pendukung  sistem  informasi  ialah  komputer.  Komputer  menjadi  media  yang  penting  dalam pemrosesan data menjadi informasi yang siap untuk digunakan[3]-[4]
Dengan adanya SPK diharapkan mampu membantu  dalam menyelesaikan suatu  masalah dan menjadi  alternatif bagi  penggunannya.  Sistem  pendukung  keputusan  merupakan  sebuah  sistem  yang  menyediakan  kemampuan  untuk penyelesaian masalah dan komunikasi untuk permasalahan yang bersifat semi-terstruktur. [5]-[6]-[7]
Entropi adalah nilai informasi yang menyatakan ukuran ketidakpastian (impurity) dari attribut dari suatu kumpulan obyek data dalam satuan bit. Metode entropy dapat diguanakan untuk menentukan nilai suatu bobot, pada kriteria dengan variasi nilai tertinggi akan mendapatkan bobot tertinggi. [5]-[6]-
Additive  Ratio  Assessment  (ARAS)  adalah  sebuah  metode  yang  digunakan  untuk  perangkingan  kriteria  secara konsep metode ARAS  in  di  gunakan dengan metode lain yang menggunakan konsep perangkingan seperti SAW atau TOPSIS, dimana proses penentuan rangking harus di olah kembali dengan menggunakan metode ARAS sehingga hasil rangkin dengan metode SAW dan metode SAW+ARAS bisa berberda hasilnyahasilnya[4]-[8]
Berdasarkan penelitian terdahulu yang dapat dimanfaatkan sebagai acuan pada penelitian ini antara lain yaitu pada. Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Rima  Tamara  Aldisa  tahun  2022  membahas  mengenai  Analisis  Perbandingan  Metode ROC-WASPAS  dan Entropy-WASPAS dalam Keputusan Pemberian Reward Kinerja Pegawai Hotel  ROC-WASPAS menghasilkan  alternatif  terbaik  dengan  nilai  2.958,  sedangkan  kombinasi  menggunakan  metode  Entropy-WASPAS menghasilkan nilai 2.968. [6]
Abdul  Karim,  Penerapan  Algoritma  Entropy  dan  Aras  Menentukan  Desa  Terbaik  Di  Pemerintah  Kabupaten Labuhanbatu
Penelitian yang dilakukan oleh andi ernawati tahun 2022 membahas tentang Penerapan Algoritma Entropy Dan Aras  Menentukan  Penerima  Beasiswa  Mahasiswa  Berprestasi  Di  Pemerintah  Kabupaten  Labuhanbatu  dengan  hasil mengindetipikasi 5 mahasiswa yang berhak menerima bantuan dan 5 tidak menerima bantuan. [3]
Penelitian  di  lakukan  Saidah  Rizki  Tanjung,  Mesran,  Sarwandi,  Meryance  V  Siagian,  Tahun  2021  tetang Penerapan  Metode  COPRAS  dan  ENTROPY  dalam  Pemilihan  Anggota  Badan  Pengawas  Pemilihan  Umum (BAWASLU) dengan hasil merengking 10 tertinggi untuk dijadikan acuan. [4]
Peneliti  yang  di  lakukan  Alex  Rizky  Saputra1,  Supriatin  tahun  2022  dengan  judul  implementasi  Algoritma ARASPada SPKuntuk Menentukan Peringkat Dosen Terbaik dengan hasil teradapat 5 dosen dengan nilai tertinggi. [9]

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1.Algoritma
Algoritma adalah urutan langkah-langkah logis penyelesaian masalah yang disusun secara sistematis dan logis”. Kata Logis adalah kunci dari algoritma. Langkah-langkah didalam algoritma wajib/harus logis dan dapat ditentukan nilanya benar dan salah.  Dalam  beberapa  konteks  algoritma  adalah  urutan  langkah-langkah  yang  spesifikasi  dalam  melaksanakan  pekeraan tertentu[3]-[10]-[11]
Algoritma  adalah  langkah  -  langkah  dalam  menyelesaikan  masalah,  sedangkan  program  adalah  realisasi  dari algoritma dalam bahasa pemrograman. Program ditulis dalam bahasa pemrograman dan kegiatan membuat program disebut pemrograman (programming). Orang/user yang menulis coding/program disebut pemrogram (programmer). Setiap langkah Pada  program disebut instruksi. Instruksi yang menjadi penghubung dari kode dan sistem ini yang bertanggung jawab untuk memberikam informasi yang tepat untuk dieksekusi.
Menurut para ahli defenisi algoritma adalah yaitu:[4] Algoritma  adalah  urutan  langkah-langkah  logis  penyelesaian  masalah  yang  disusun  secara  sistematis  dan  logis”.  Kata logis merupakan kata kunci dalam algoritma. Langkah-langkah dalam algoritma harus logis dan harus dapat ditentukan bernilai  salah  atau  benar.  Dalam  beberapa  konteks,  algoritma  adalah  spesifikasi  urutan  langkah  untuk  melakukan pekerjaan tertentu.[12]-[13]
Entropy adalah salah satu besaran termodinamika yang mengukur energi dalam sistem per satuan temperatur yang tak  dapat  digunakan  untuk  melakukan  usaha.  Penjelasan  secara  umum  dari  entropy  adalah  (menurut  hukum termodinamika), entropy dari sebuah sistem tertutup selalu naik dan pada kondisi transfer panas, energi panas berpindah dari komponen yang bersuhu lebih tinggi ke komponen yang bersuhu lebih rendah. [2]
Berikut  merupakan  langkah-langkah  perhitungan  dengan  menggunakan  metode  ARAS  [10]  :  Langkah  1: Pembentukan Decision Making Matrix
𝑋 01 𝑋 0 𝑗 ⋯ 𝑋 0 𝑛 = [ 1 𝑋𝑖𝑗 ⋯ 𝑋𝑖𝑛 ] ( 𝑖 = 0, m;  … 𝑗 = 1, n ) (1)
⋮ ⋮ ⋱ ⋮
𝑋𝑛 1 𝑋𝑚𝑗 ⋯ 𝑋𝑚𝑛
Dimana m = jumlah alternatif n = jumlah kriteria
xij  =  nilai  performa  dari  alternatif  i  terhadap  kriteria  j  x0j  =  nilai  optimum  dari  kriteria  j  Jika  nilai  optimal  kriteria j( 𝑋 0 𝑗 )tidak diketahui, maka:
X0j = 𝑀𝑎𝑥 . 𝑋𝑖𝑗 . 𝑖𝑓 𝑀𝑎𝑥 . 𝑋𝑖𝑗 𝑖𝑠 𝑝𝑟𝑒𝑓𝑎𝑟𝑎𝑏𝑙𝑒 (2) 𝑖 𝑖
Xoj = 𝑀𝑖𝑛 . 𝑋𝑖𝑗 , 𝑖𝑓 𝑀𝑖𝑛 . 𝑋𝑖𝑗 𝑖𝑠 𝑝𝑟𝑒𝑓𝑎𝑟𝑎𝑏𝑙𝑒 (3) 𝑖 𝑖
Langkah  2:  Penormalisasian  matriks  keputusan  untuk  semua  kriteria    Jika  kriteria  binefical  maka  dilakukan penormalisasian sebagai berikut :
Xij * = ∑ 𝑚𝑋𝑖𝑗𝑋𝑖𝑗
(4)
𝑖 =0
Dimana Xij* adalah nilai normalisasi
Jika kriteria Non-Binefical maka normalisasi sebagai berikut :
Tahap 1: Xij*= 1 (5) 𝑋𝑖𝑗 Tahap 2: Xij* = ∑ 𝑚𝑖 = 𝑋𝑖𝑗 0 𝑋𝑖𝑗∗ ∗ (6)
Abdul  Karim,  Penerapan  Algoritma  Entropy  dan  Aras  Menentukan  Desa  Terbaik  Di  Pemerintah  Kabupaten Labuhanbatu
Langkah 3: Menentukan nilai bobot matriks yang sudah dinormalisasi
D=[ 𝑑𝑖𝑗 ] 𝑚𝑥𝑛 = 𝑟𝑖𝑗 . 𝑊𝑗 (4)
Dimana Wj= Bobot j Langkah 4: Menentukan nilai dari fungsi nilai optimalisasi (Si)
Si =∑ 𝑛𝑗 =1 𝑑𝑖𝑗 ; ( 𝑖 = 1,2 … , 𝑚 : 𝑗 = 1,2 … , 𝑛 ) (5)
Dimana Si nilai fungsi optimalisasi  alternative i. Nilai terbesar adalah nilai yang terbaik, dan nilai yang paling sedikit adalah nilai yang terburuk. Dengan memperhitungkan proses, hubungan proporsional dengan nilai dan bobot kriteria yang teliti berpengaruh pada hasil akhir.
Langkah 5: Menentukan peringkat tingkatan tertinggi dari alternatif

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Analisa Penerapan Metode
Sebagai langkah awal yang dilakukan agar dapat mengetahui gambaran permasalahan adalah dengan melakukan analisis permasalahan.  Dengan  melakukan  analisis  permasalahan  diharapkan  dapat  memberikan  solusi  yang  sesuai  dengan permasalahan yang ada. Permasalahan yang sering dialami oleh Bagian pemerintah desa adalah Dimana proses penentuan desa  terbaik  dikhususkan  untuk    labuhanbatu  Dan  pada  bagian  penyeleksi  desa  yang  layak  mendapatkan  nilai  terbaik membutuhkan ketelitian dan waktu, dimana data desa dibandingkan dengan kriteria yang sudah ditentukan. Adapun kriteria yang ditentukan agar bisa mengikuti proses penilaian adalah Pendidikan masyarakat (K1), Kesehatan Masyarakat (K2), Ekonomi  Masyarakat  (K3),  Keamanan  dan  Ketertiban  (K4),  Pemerintahan  (K5),  Lembaga  Kemasyarakatan  dan Pemberdayaan Kesejahteraan Keluarga (PKK), Semester dari kriteria tersebut dilakukan penilaian dan diseleksi dengan cara  manual  yang  mampu  mengakibatkan  data  tidak  efektif  dan  proses  kerja  menjadi  tidak  efesien.  Untuk  mengatasi permasalahan tersebut diterapkan sistem pendukung keputusan menentukan desa terbaik dengan menerap metode Entropy Dan Aras.maka dengan adanya sistem pendukung keputusan diharapkan dapat membantu pihak kantor Pemerintah Desa mengatasi penentuan desa terbaik sehingga dapat mengurangi kesalahan.

## 3.2 Data Alternatif
Dalam  penelitian  ini  digunakan  beberapa  data  alternatif  untuk  menjadi  sampel  dalam  Penentuan  Desa  Terbaik  di Kabupaten Labuhanbatu dengan menggunakan metode entropy dan Aras . Data Alternatif yang digunakan pada penelitian ini dapat dilihat pada table di bawah ini..
Tabel 1. Alternatif untuk setiap kriteria Alternatif Nama Alternatif A1 Bandar Tinggi A2 Emplasmen Aek Nabara A3 Gunung Selamat A4 N6 A5 N7 A6 Meranti Paham A7 Sei Tampang A8 Sei Jawi-Jawi A9 Tebing Linggahara A10 Tanjung Medan Tabel 2. Data Kriteria Kriteria Keterangan C1 Pendidikan masyarakat C2 Kesehatan C3 Ekonomi C4 Keamanan
Dari data kriteria tabel di atas dapat diproses Ranking dalam Kecocokan setiap kriteria, nilai 25 sampai 100, yaitu seperti tabel 3 dibawah ini:
Tabel 3. Rangking Kecocokan Kriteria Nilai Variabel 25 Buruk
Abdul  Karim,  Penerapan  Algoritma  Entropy  dan  Aras  Menentukan  Desa  Terbaik  Di  Pemerintah  Kabupaten Labuhanbatu
50 Cukup 75 Baik 100 Sangat Baik
Setelah dapat menentukan rangking dari kecocokan setiap kriteria maka dapat ditentukan bobot dari kriteria  yang ada yaitu sebagai berikut: a. Pendidikan Masyarakat
Tabel 4. Pendidikan Masyarakat Semester Variabel Nilai 1 -2 Kurang 25 3 – 4 Cukup 50 5 - 6 Baik 75 7- 8 Sangat Baik 100
b. Kesehatan Tabel 5. Kesehatan Jumlah Tanggungan Variabel Nilai 1 Kurang 25 2 Cukup 50 3 Baik 75 4 sampai 5 Sangat Baik 100
c. Ekonomi Tabel 6. Ekonomi Jumlah Tanggungan Variabel Nilai 1 Kurang 25 2 Cukup 50 3 Baik 75 4 sampai 5 Sangat Baik 100
d. Keamanan Tabel 7. Kemanan Jumlah Tanggungan Variabel Nilai 1 Kurang 25 2 Cukup 50 3 Baik 75 4 sampai 5 Sangat Baik 100

## 3.3 Penerapan Entropy dalam menentukan penerimaan Beasiswa Kesejahteraan Rakyat
Data alternatif yang sudah dibuat sebelumnya, langkah selanjutnya adalah melakukan penentuan rating kecocokan dari data alternatif setiap kriteria seperti tabel 8 dibawah ini. Data rating pada tabel 8 tersebut merupakan data yang telah di bobotkan yang terdapat pada tabel 8.
Tabel 8. Rating Kecocokan dari Setiap Alternatif terhadap Setiap Kriteria
Alternatif Kriteria C1 C2 C3 C4 A1 75 60 50 100 A2 75 70 75 50 A3 100 73 75 50 A4 100 80 25 25 A5 50 90 100 75 A6 75 54 50 100 A7 75 99 75 50 A8 100 65 75 50 A9 100 78 25 25 A10 50 88 100 75
Nilai dari alternatif di setiap kriteria dilihat pada tabel dibawah ini:
Abdul  Karim,  Penerapan  Algoritma  Entropy  dan  Aras  Menentukan  Desa  Terbaik  Di  Pemerintah  Kabupaten Labuhanbatu
Tabel 9. Nilai Alternatif dari Setiap Kriteria
Alternatif Kriteria Keterangan C1 C2 C3 C4 A1 100 75 50 100 Baik Sekali A2 50 75 75 50 Baik A3 25 100 75 50 Baik A4 25 100 25 25 Baik A5 75 50 100 75 Baik Sekali A6 54 75 50 100 Baik A7 99 75 75 50 Baik Sekali A8 65 100 75 50 Baik A9 78 100 25 25 Baik Sekali A10 88 50 100 75 Baik Sekali Max 100 100 100 25 Baik Sekali W 5 3 1 1
Dalam penerapan metode Entropy ada beberapa tahap yaitu: a.   Menentukan entropy awal atau output Diketahui: Jumlah Instance Total = 10 Jumlah Instance Baik Sekali = 6 Jumlah Instance Baik =4 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(S)    = 𝑃 𝐵𝑎𝑖𝑘 𝑆𝑒𝑘𝑎𝑙𝑖 𝐿𝑜𝑔 2 𝑃 𝐵𝑎𝑖𝑘 𝑆𝑒𝑘𝑎𝑙𝑖 − 𝑃 𝐵𝑎𝑖𝑘 𝐿𝑜𝑔 2 𝑃 𝐵𝑎𝑖𝑘 = 6 10 𝑙𝑜𝑔 2 6 10 − 4 10 𝑙𝑜𝑔 2 4 10 = 0,6 𝑙𝑜𝑔 2 (0,6) − 0,4 𝑙𝑜𝑔 2 (0,4) = 0,6 (−1) − 0,4(−1) = 0,6 + 0,4 = 1 b.   Hitung Entropy dan Information Gain tiap atribut untuk menentukan node awal 1. Atribut Pendidikan (C1)
Tabel 10. Atribut Pendiikan (C1) Atribut Satus Baik Sekali Baik 100 1 >=75 4 >=50 3 25 2 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(100) = 𝑃 𝐵𝑎𝑖𝑘 𝑆𝑒𝑘𝑎𝑙𝑖 𝐿𝑜𝑔 2 𝑃 𝐵𝑎𝑖𝑘 𝑆𝑒𝑘𝑎𝑙𝑖 − 𝑃 𝐵𝑎𝑖𝑘 𝐿𝑜𝑔 2 𝑃 𝐵𝑎𝑖𝑘 = 1 1 𝑙𝑜𝑔 2 1 1 − 0 1 𝑙𝑜𝑔 2 0 1 = 1 𝑙𝑜𝑔 2 (1) − 0 𝑙𝑜𝑔 2 (0)
= 1 (−1) − 0(−0)
= 1 + 0
= 1
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(≥ 75) = 𝑃 𝐵𝑎𝑖𝑘 𝑆𝑒𝑘𝑎𝑙𝑖 𝐿𝑜𝑔 2 𝑃 𝐵𝑎𝑖𝑘 𝑆𝑒𝑘𝑎𝑙𝑖 − 𝑃 𝐵𝑎𝑖𝑘 𝐿𝑜𝑔 2 𝑃 𝐵𝑎𝑖𝑘 = 4 4 𝑙𝑜𝑔 2 4 4 − 0 4 𝑙𝑜𝑔 2 0 4 = 4 𝑙𝑜𝑔 2 (4) − 0 𝑙𝑜𝑔 2 (0) = 0,4 (−1) − 0(−1) = 0,4 + 0 = 0,4 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(≥ 50) = 𝑃 𝐵𝑎𝑖𝑘 𝑆𝑒𝑘𝑎𝑙𝑖 𝐿𝑜𝑔 2 𝑃 𝐵𝑎𝑖𝑘 𝑆𝑒𝑘𝑎𝑙𝑖 − 𝑃 𝐵𝑎𝑖𝑘 𝐿𝑜𝑔 2 𝑃 𝐵𝑎𝑖𝑘 = 0 3 𝑙𝑜𝑔 2 0 3 − 3 3 𝑙𝑜𝑔 2 3 3 = 0 𝑙𝑜𝑔 2 (0) − 1 𝑙𝑜𝑔 2 (1) = 0 (−1) − 1(−1) = 0 + 1 = 1 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(25) = 𝑃 𝐵𝑎𝑖𝑘 𝑆𝑒𝑘𝑎𝑙𝑖 𝐿𝑜𝑔 2 𝑃 𝐵𝑎𝑖𝑘 𝑆𝑒𝑘𝑎𝑙𝑖 − 𝑃 𝐵𝑎𝑖𝑘 𝐿𝑜𝑔 2 𝑃 𝐵𝑎𝑖𝑘 = 0 2 𝑙𝑜𝑔 2 0 2 − 2 2 𝑙𝑜𝑔 2 2 2
Abdul  Karim,  Penerapan  Algoritma  Entropy  dan  Aras  Menentukan  Desa  Terbaik  Di  Pemerintah  Kabupaten Labuhanbatu
= 0 𝑙𝑜𝑔 2 (0) − 1 𝑙𝑜𝑔 2 (1) = 0 (−1) − 1(−1) = 0 + 1 = 1 Information Gain 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (𝑆) ∑ (𝑣𝑎𝑙𝑢𝑒(𝐴) |𝑠𝑣| |𝑠𝑣| 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑆𝑣))
𝑣𝑒
= 1 1 10 𝑥1 − 4 10 𝑥0,4 − 3 10 𝑥1 − 2 10 𝑥1 = 1 − 0,1 − 0,4 − 0,3 − 0,2 = 0 2. Atribut Kesehatan(C2)
Tabel 11. Nilai (C2) Atribut Satus Baik Sekali Baik Sekali 100 1 4 >=75 2 2 >=50 1
25
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(100) = 𝑃 𝐵𝑎𝑖𝑘 𝑆𝑒𝑘𝑎𝑙𝑖 𝐿𝑜𝑔 2 𝑃 𝐵𝑎𝑖𝑘 𝑆𝑒𝑘𝑎𝑙𝑖 − 𝑃 𝐵𝑎𝑖𝑘 𝐿𝑜𝑔 2 𝑃 𝐵𝑎𝑖𝑘 = 1 5 𝑙𝑜𝑔 2 1 5 − 4 5 𝑙𝑜𝑔 2 4 5 = 0,5 𝑙𝑜𝑔 2 (0,5) − 0,4 𝑙𝑜𝑔 2 (0,4) = 0,1 (−1) − 0,8(−1)
= 0,1 + 0,8
= 0,9
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(≥ 75) = 𝑃 𝐵𝑎𝑖𝑘 𝑆𝑒𝑘𝑎𝑙𝑖 𝐿𝑜𝑔 2 𝑃 𝐵𝑎𝑖𝑘 𝑆𝑒𝑘𝑎𝑙𝑖 − 𝑃 𝐵𝑎𝑖𝑘 𝐿𝑜𝑔 2 𝑃 𝐵𝑎𝑖𝑘 = 2 4 𝑙𝑜𝑔 2 2 4 − 2 4 𝑙𝑜𝑔 2 2 4 = 0,5 𝑙𝑜𝑔 2 (0,5) − 0,5 𝑙𝑜𝑔 2 (0,5) = 0,5 (−1) − 0,5(−1)
= 0,5 + 0,5
= 1
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(≥ 50) = 𝑃 𝐵𝑎𝑖𝑘 𝑆𝑒𝑘𝑎𝑙𝑖 𝐿𝑜𝑔 2 𝑃 𝐵𝑎𝑖𝑘 𝑆𝑒𝑘𝑎𝑙𝑖 − 𝑃 𝐵𝑎𝑖𝑘 𝐿𝑜𝑔 2 𝑃 𝐵𝑎𝑖𝑘 = 1 1 𝑙𝑜𝑔 2 1 1 − 0 1 𝑙𝑜𝑔 2 0 1 = 1 𝑙𝑜𝑔 2 (1) − 0 𝑙𝑜𝑔 2 (0) = 1 (−1) − 0(−1) = 1 + 0
= 1
Information Gain 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (𝑆) ∑ (𝑣𝑎𝑙𝑢𝑒(𝐴) |𝑠𝑣| |𝑠𝑣| 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑆𝑣))
𝑣𝑒
= 1 5 10 𝑥0.9 − 4 10 𝑥1 − 1 10 𝑥1 = 1 − 0.45 − 0.4 − 0.1 = 0.05 3. Atribut Ekonomi (C3)
Tabel 12. Atribut Ekonomi (C3) Atribut Satus Baik Sekali Baik 100 2 >=75 1 3 >=50 1 1 25 1 1 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(100) = 𝑃 𝐵𝑎𝑖𝑘 𝑆𝑒𝑘𝑎𝑙𝑖 𝐿𝑜𝑔 2 𝑃 𝐵𝑎𝑖𝑘 𝑆𝑒𝑘𝑎𝑙𝑖 − 𝑃 𝐵𝑎𝑖𝑘 𝐿𝑜𝑔 2 𝑃 𝐵𝑎𝑖𝑘 = 2 2 𝑙𝑜𝑔 2 2 2 − 0 2 𝑙𝑜𝑔 2 0 2 = 1 𝑙𝑜𝑔 2 (1) − 0 𝑙𝑜𝑔 2 (0) = 1 (−1) − 0(−1) = 1 + 0 = 1 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(≥ 75) = 𝑃 𝐵𝑎𝑖𝑘 𝑆𝑒𝑘𝑎𝑙𝑖 𝐿𝑜𝑔 2 𝑃 𝐵𝑎𝑖𝑘 𝑆𝑒𝑘𝑎𝑙𝑖 − 𝑃 𝐵𝑎𝑖𝑘 𝐿𝑜𝑔 2 𝑃 𝐵𝑎𝑖𝑘
Abdul  Karim,  Penerapan  Algoritma  Entropy  dan  Aras  Menentukan  Desa  Terbaik  Di  Pemerintah  Kabupaten Labuhanbatu
= 1 4 𝑙𝑜𝑔 2 1 4 − 3 4 𝑙𝑜𝑔 2 3 4
= 0,25 𝑙𝑜𝑔 2 (0,25) − 0,75 𝑙𝑜𝑔 2 (0,75) = 0,25 (−1) − 0,75(−1) = 0,25 + 0,75 = 1 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(≥ 50) = 𝑃 𝐵𝑎𝑖𝑘 𝑆𝑒𝑘𝑎𝑙𝑖 𝐿𝑜𝑔 2 𝑃 𝐵𝑎𝑖𝑘 𝑆𝑒𝑘𝑎𝑙𝑖 − 𝑃 𝐵𝑎𝑖𝑘 𝐿𝑜𝑔 2 𝑃 𝐵𝑎𝑖𝑘 = 1 2 𝑙𝑜𝑔 2 1 2 − 1 2 𝑙𝑜𝑔 2 1 2 = 0,5 𝑙𝑜𝑔 2 (0,5) − 0, 5 𝑙𝑜𝑔 2 (0,5) = 0,5 (−1) − 0,5(−1)
= 0,5 + 0 ,5
= 1
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(25) = 𝑃 𝐵𝑎𝑖𝑘 𝑆𝑒𝑘𝑎𝑙𝑖 𝐿𝑜𝑔 2 𝑃 𝐵𝑎𝑖𝑘 𝑆𝑒𝑘𝑎𝑙𝑖 − 𝑃 𝐵𝑎𝑖𝑘 𝐿𝑜𝑔 2 𝑃 𝐵𝑎𝑖𝑘 = 1 2 𝑙𝑜𝑔 2 1 2 − 1 2 𝑙𝑜𝑔 2 1 2 = 0,5 𝑙𝑜𝑔 2 (0,5) − 0, 5 𝑙𝑜𝑔 2 (0,5)
= 0,5 (−1) − 0,5(−1) = 0,5 + 0 ,5 = 1 Information Gain 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (𝑆) ∑ (𝑣𝑎𝑙𝑢𝑒(𝐴) |𝑠𝑣| |𝑠𝑣| 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑆𝑣))
𝑣𝑒 = 1 2 10 𝑥1 − 4 10 𝑥1 − 2 10 𝑥1 − 1 10 𝑥1 = 1 − 0,2 − 0,4 − 0,2 − 0,1 = 0 3. Atribut Keamanan (C4)
Tabel 13. Atribut Keamanan (C4) Atribut Satus Baik Sekali Baik 100 1 1 >=75 2 0 >=50 0 4 25 1 1 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(100) = 𝑃 𝐵𝑎𝑖𝑘 𝑆𝑒𝑘𝑎𝑙𝑖 𝐿𝑜𝑔 2 𝑃 𝐵𝑎𝑖𝑘 𝑆𝑒𝑘𝑎𝑙𝑖 − 𝑃 𝐵𝑎𝑖𝑘 𝐿𝑜𝑔 2 𝑃 𝐵𝑎𝑖𝑘 = 1 2 𝑙𝑜𝑔 2 1 2 − 1 2 𝑙𝑜𝑔 2 1 2 = 0,5 𝑙𝑜𝑔 2 (0,5) − 0, 5 𝑙𝑜𝑔 2 (0,5)
= 0,5 (−1) − 0,5(−1)
= 0,5 + 0 ,5 = 1
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(≥ 75) = 𝑃 𝐵𝑎𝑖𝑘 𝑆𝑒𝑘𝑎𝑙𝑖 𝐿𝑜𝑔 2 𝑃 𝐵𝑎𝑖𝑘 𝑆𝑒𝑘𝑎𝑙𝑖 − 𝑃 𝐵𝑎𝑖𝑘 𝐿𝑜𝑔 2 𝑃 𝐵𝑎𝑖𝑘 = 2 2 𝑙𝑜𝑔 2 2 2 − 0 2 𝑙𝑜𝑔 2 0 2 = 1 𝑙𝑜𝑔 2 (1) − 0 𝑙𝑜𝑔 2 (0) = 1 (−1) − 0(−1) = 1 + 0 = 1 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(≥ 50) = 𝑃 𝐵𝑎𝑖𝑘 𝑆𝑒𝑘𝑎𝑙𝑖 𝐿𝑜𝑔 2 𝑃 𝐵𝑎𝑖𝑘 𝑆𝑒𝑘𝑎𝑙𝑖 − 𝑃 𝐵𝑎𝑖𝑘 𝐿𝑜𝑔 2 𝑃 𝐵𝑎𝑖𝑘 = 0 4 𝑙𝑜𝑔 2 0 4 − 4 4 𝑙𝑜𝑔 2 4 4 = 0 𝑙𝑜𝑔 2 (0) − 1(1) = 0 (−1) − 1(−1) = 0 + 1 = 1 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(≥ 25) = 𝑃 𝐵𝑎𝑖𝑘 𝑆𝑒𝑘𝑎𝑙𝑖 𝐿𝑜𝑔 2 𝑃 𝐵𝑎𝑖𝑘 𝑆𝑒𝑘𝑎𝑙𝑖 − 𝑃 𝐵𝑎𝑖𝑘 𝐿𝑜𝑔 2 𝑃 𝐵𝑎𝑖𝑘 = 1 2 𝑙𝑜𝑔 2 1 2 − 1 2 𝑙𝑜𝑔 2 1 2 = 0,5 𝑙𝑜𝑔 2 (0,5) − 0, 5 𝑙𝑜𝑔 2 (0,5) = 0,5 (−1) − 0,5(−1) = 0,5 + 0 ,5 = 1 Information Gain 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (𝑆) ∑ (𝑣𝑎𝑙𝑢𝑒(𝐴) |𝑠𝑣| |𝑠𝑣| 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑆𝑣)) 𝑣𝑒
Abdul  Karim,  Penerapan  Algoritma  Entropy  dan  Aras  Menentukan  Desa  Terbaik  Di  Pemerintah  Kabupaten Labuhanbatu
= 1 2 10 𝑥1 − 2 10 𝑥0,4 − 4 10 𝑥1 − 2 10 𝑥1 = 1 − 0,2 − 0,2 − 0,4 − 0,2 = 0
Hasil Information Gain semua atribut untuk menentukan node awal adalah sebagai berikut:
Tabel 14. Hasil Informasi Gain Semua Atribut Kriteria Keterangan Kesehatan 0.05 Pendidikan 1 Ekonomi 1 Keamanan 0

## 3.4 Penerapan Metode Additive Ratio Assessment (ARAS)
Setelah mendapatkan nilai bobot untuk setiap kriteria, langkah selanjutnya adalah membuat perangkingan untuk setiap alternatif  dengan  menggunakan  metode  Aras.  Berikut  ini  adalah  langkah-langkah  penyelesaian  perangkingan  dengan menggunakan metode ARAS. Untuk Tabel Normalisasi Keputusan dapat dilihat di Tabel 8.
a. Setelah dinormalisasi
100 75 50 100 50 75 75 50
25 100 75 50
25 100 25 25
75 50 100 75 54 75 50 100
99 75 75 50
65 100 75 50
78 100 25 25
88 50 100 75 659 800 650 600
Maka dapat diselesaikan Matrixs Keputusan dengan contoh penyelesaian C1, penyelesaian C1, C2, C3, dan C4 caranya sama
𝐶1  =     𝑅01 100
659 = 0,151745068 𝑅02 50 659 = 0,075872534 𝑅03 25 659 = 0,037936267 𝑅04 25 659 = 0,037936267 𝑅05 75 659 = 0,113808801 𝑅06 54 659 = 0,081942337 𝑅07 99 659 = 0,150227618 𝑅08 65 659 = 0,098634294 𝑅09 78 659 = 0,118361153 𝑅10 88 659 = 0,13353566
Maka Dari  hasil perhitungan Matrixs Keputusan perhitungan yang ada diatas dapat diperoleh hasil perhitungan perhitungan Matriks keputusan yang telah dinormalisasikan sebagai berikut:
Abdul  Karim,  Penerapan  Algoritma  Entropy  dan  Aras  Menentukan  Desa  Terbaik  Di  Pemerintah  Kabupaten Labuhanbatu
0,151745068 0,09375 0,076923077 0,166666667 0,075872534 0,09375 0,115384615 0,083333333 0,037936267 0,125 0,115384615 0,083333333 0,037936267 0,125 0,038461538 0,041666667 A *= 0,113808801 0,0625 0,153846154 0,125 0,081942337 0,09375 0,076923077 0,166666667 0,150227618 0,09375 0,115384615 0,083333333 0,098634294 0,125 0,115384615 0,083333333 0,118361153 0,125 0,038461538 0,041666667 0,13353566 0,0625 0,153846154 0,125 b. Menentukan Bobot D1 D2 D3 D4 0,151745068 0,09375 0,076923077 0,166666667 0,075872534 0,09375 0,115384615 0,083333333 0,037936267 0,125 0,115384615 0,083333333 0,037936267 0,125 0,038461538 0,041666667 0,113808801 0,0625 0,153846154 0,125 0,081942337 0,09375 0,076923077 0,166666667 0,150227618 0,09375 0,115384615 0,083333333 0,098634294 0,125 0,115384615 0,083333333 0,118361153 0,125 0,038461538 0,041666667 0,13353566 0,0625 0,153846154 0,125 Bobot 0 0.5 1 1
Menentukan  Bobot  matriks  yang  sudah  dinormalisasi,  dengan  melakukan  perkalian  matriks  yang  telah  di normalisasi terhadap bobot kriteria contoh perkalian D1, penyelesaian perkalian D2, D3, D4

## D1
𝐷11 = 𝐴 ∗ 11  ∗  𝑊1  =  0,151745068  ∗  0  =  0
𝐷12 = 𝐴 ∗ 12  ∗  𝑊1  =  0,075872534 ∗  0  =  0 𝐷13 = 𝐴 ∗ 13  ∗  𝑊1  =  0,037936267 ∗  0  =  0 𝐷12 𝐷14 = 𝐴 ∗ 14  ∗  𝑊1  =  0,037936267  ∗  0  =  0 𝐷12 𝐷15 = 𝐴 ∗ 15  ∗  𝑊1  = 0,113808801  ∗  0  =  0 𝐷12 𝐷16 = 𝐴 ∗ 16  ∗  𝑊1  =  0,081942337  ∗  0  =  0 𝐷12 𝐷17 = 𝐴 ∗ 17  ∗  𝑊1  =  0,150227618 ∗  0  =  0 𝐷12 𝐷18 = 𝐴 ∗ 18  ∗  𝑊1  =  0,098634294  ∗  0  =  0 𝐷12 𝐷19 = 𝐴 ∗ 19  ∗  𝑊1  =  0,118361153  ∗  0  =  0 𝐷12
𝐷110 = 𝐴 ∗ 110  ∗  𝑊110  =  0,13353566 ∗  0  =  0 𝐷12
c. Dari perhitungan Perkalian di atas menghasilakan matrtik sberikut:
0 0,046875 0,076923077 0,166666667 0 0,046875 0,115384615 0,083333333 0 0,0625 0,115384615 0,083333333 0 0,0625 0,038461538 0,041666667 0 0,03125 0,153846154 0,125 0 0,046875 0,076923077 0,166666667 0 0,046875 0,115384615 0,083333333 0 0,0625 0,115384615 0,083333333 0 0,0625 0,038461538 0,041666667 0 0,03125 0,153846154 0,125
d. Menentukan  nilai  dari  fungsi  optimalisasi,  dengan  menjumlahkan  nilai  kriteria  pada  setiap  alternatif  dari  hasil perkalian matriks dengan bobot yang telah dilakukan sebelumnya:
S1= 0+0,046875+0,076923077+0,166666667=0,290464744 S2= 0+0,046875+0,115384615+0,083333333=0,245592949 S3= 0+0,0625+0,115384615+0,083333333=0,261217949 S4= 0+0,0625+0,038461538+0,041666667=0,142628205 S5= 0+0,03125+0,153846154+0,125=0,310096154 S6= 0+0,046875+0,076923077+0,166666667=0,290464744
Abdul  Karim,  Penerapan  Algoritma  Entropy  dan  Aras  Menentukan  Desa  Terbaik  Di  Pemerintah  Kabupaten Labuhanbatu
S7= 0+0,046875+0,115384615+0,083333333=0,245592949 S8= 0+0,0625+0,115384615+0,083333333=0,261217949 S9= 0+0,0625+0,038461538+0,041666667=0,142628205 S10= 0+0,03125+0,153846154+0,125=0,310096154
e. Menentukan  tingkatan  peringkat  tertinggi  dari  setiap  alternatif,  dengan  cara  membagi  nilai  alternatif  terhadap alternatif 1(A1).
𝐾1 𝑆1 𝑆1 = 0,290464744 2.5 = 0,116185897
𝐾2 𝑆1 𝑆1 = 0,245592949 2.5 =  0,098237179
𝐾3 𝑆1 𝑆1 = 0,261217949 2.5 = 0,104487179
𝐾4 𝑆1 𝑆1 = 0,142628205 2.5 =  0,057051282
𝐾5 𝑆1 𝑆1 = 0,310096154 2.5 = 0,124038462
𝐾6 𝑆1 𝑆1 = 0,290464744 2.5 = 0,116185897
𝐾7 𝑆1 𝑆1 = 0,245592949 2.5 = 0,098237179
𝐾8 𝑆1 𝑆1 = 0,261217949 2.5 =  0,098237179
𝐾9 𝑆1 𝑆1 = 0,142628205 2.5 = 0,057051282
𝐾10 𝑆1 𝑆1 = 0,310096154 2.5 = 0,124038462
Dari Perhitungan diatas dapat diperoleh hasil tabel tingkatan peringkat setiap alternatif sebagai berikut dibawah ini:
Tabel 15. Nilai Untuk Masing Masing Alternatif No Nama C1 C2 C3 C4 S K A1 Bandar Tinggi 0,037936 0,125 0,038462  0,041667  0,142628  0,057051 A2 Emplasmen Aek Nabara  0,075873  0,09375  0,115385  0,083333  0,245593  0,098237 A3 Gunung Selamat 0,037936 0,125 0,115385  0,083333  0,261218  0,104487 A4 N6 0,150228  0,09375  0,115385  0,083333  0,245593  0,098237 A5 N7 0,151745  0,09375  0,076923  0,166667  0,290465  0,116186 A6 Meranti Paham 0,113809 0,0625 0,153846 0,125 0,310096  0,124038 A7 Sei Tampang 0,081942  0,09375  0,076923  0,166667  0,290465  0,116186 A8 Sei Jawi-Jawi 0,098634 0,125 0,115385  0,083333  0,261218  0,104487 A9 Tebing Linggahara 0,118361 0,125 0,038462  0,041667  0,142628  0,057051 A10  Tanjung Medan 0,133536 0,0625 0,153846 0,125 0,310096  0,124038
Maka  dari  hasil  perhitungan  tingkatan  peringkat  tertinggi  dari  alternatif.  Dimana  nilai  dari  masing-masing diiurutkan dari nilai yang tertinggi dengan nilai terendah.
Tabel 16. Hasil Perankingan yang Baik Sekali dan Baik mendapatkan Beasiswa No Nama C1 C2 C3 C4 S K Ranking Baik Sekali /Baik A1  Bandar Tinggi 0,037936 0,125 0,038462  0,041667  0,142628  0,057051 10 Baik A2  Emplasmen Aek Nabara 0,075873  0,09375  0,115385  0,083333  0,245593  0,098237 8 Baik A3  Gunung Selamat 0,037936 0,125 0,115385  0,083333  0,261218  0,104487 7 Baik A4 N6 0,150228  0,09375  0,115385  0,083333  0,245593  0,098237 6 Baik Sekali A5 N7 0,151745  0,09375  0,076923  0,166667  0,290465  0,116186 2 Baik Sekali
Abdul  Karim,  Penerapan  Algoritma  Entropy  dan  Aras  Menentukan  Desa  Terbaik  Di  Pemerintah  Kabupaten Labuhanbatu
A6 Meranti Paham 0,113809 0,0625 0,153846 0,125 0,310096  0,124038 2 Baik Sekali A7 Sei Tampang 0,081942  0,09375  0,076923  0,166667  0,290465  0,116186 2 Baik Sekali A8 Sei Jawi- Jawi 0,098634 0,125 0,115385  0,083333  0,261218  0,104487 2 Baik Sekali A9 Tebing Linggahara 0,118361 0,125 0,038462  0,041667  0,142628  0,057051 2 Baik Sekali A10  Tanjung Medan 0,133536 0,0625 0,153846 0,125 0,310096  0,124038 1 Baik Sekali

## 4. KESIMPULAN
Dari  hasil penelitian di atas maka penulis menyimpulkan bahwa  Penerapan Algoritma Entropy Dan Aras Menentukan Desa Terbaik sangat cocok bagi pemerintah kabupaten Labuhanbatu. Dari hasil di atas bahwa ada tujuh Desa yang Baik Sekali yaitu N6, N7, Meranti Paham, Sei Tampang, Sei Jawi-Jawi. Tebing Linggahara, Tanjung Medan, dan Desa yang Baik yaitu Bandar Tinggi, Emplasmen Aek Nabara, Gunung Selamat.

## REFERENCES
[1] Labuhanbatu, “Profil Kab.Labuhanbatu,” 2018. https://labuhanbatukab.go.id/index.php/profil.
[2] I. R. Pratiwi, A. S. Sitio, and A. Sindar, “Pemilihan Desa Terbaik Di Kecamatan Pagar Merbau Menggunakan Metode Ahp,” vol. 1, no. November, pp. 59–65, 2018.
[3] A. Ernawati, “Penerapan Algoritma Entropy Dan Aras Menentukan Penerima Beasiswa Mahasiswa Berprestasi Di Pemerintah Kabupaten Labuhanbatu,” vol. 3, no. 2, pp. 74–84, 2022.
[4] S. R. Tanjung and M. V Siagian, “Penerapan Metode COPRAS dan ENTROPY dalam Pemilihan Anggota Badan Pengawas Pemilihan Umum ( BAWASLU ),” vol. 1, no. 2, pp. 48–59, 2021.
[5] R.  Sanjaya,  “Sistem  Pengambilan  Keputusan  Untuk  Menentukan  Perumahan  Terbaik  Berdasarkan  Kondisi  dan  Lokasi Menggunakan Metode ENTROPHY dan ARAS,” Semin. Nas. Teknol. Komput. Sains SAINTEKS 2020 , pp. 447–452, 2020.
[6] R.  T.  Aldisa,  F.  Teknologi,  and  U. Nasional,  “Analisis  Perbandingan  Metode  ROC-WASPAS  dan  Entropy-WASPAS dalam Keputusan Pemberian Reward Kinerja Pegawai Hotel,” vol. 4, no. 3, pp. 1212–1223, 2022, doi: 10.47065/bits.v4i3.2562.
[7] M.  Bobbi,  K.  Nasution,  A.  Karim,  and  S.  Esabella,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penilaian  Kinerja  Ketua  Program  Studi Menerapkan Metode WASPAS dengan Pembobotan ROC,” vol. 4, no. 1, pp. 130–136, 2022, doi: 10.47065/bits.v4i1.1619.
[8] H. Syahputra, M. Syahrizal, S. Suginam, S. D. Nasution, and B. Purba, “SPK Pemilihan Konten Youtube Layak Tonton Untuk Anak-Anak Menerapkan Metode Additive Ratio Assessment (ARAS),” Semin. Nas. Teknol. Komput. Sains , vol. 1, no. 1, pp. 678–685, 2019, [Online]. Available: https://prosiding.seminar-id.com/index.php/sainteks/article/view/215/210.
[9] S. Alex Rizky Saputra, “Implementasi Algoritma ARAS Pada SPK untuk Menentukan Peringkat Dosen Terbaik,” Indones. J. Comput. Sci. , vol. 11, no. 1, pp. 578–591, 2022.
[10]  A. B. Ginting, “Implementasi Metode Additive Ratio Assessment ( ARAS ) Dalam Menentukan Perusahaan Penyalur Tenaga Kerja Terbaik,” vol. 9, pp. 174–182, 2021.
[11]  A.  Karim,  S.  Esabella, T.  Andriani,  and  M. Hidayatullah,  “Penerapan  Metode  Multi-Objective  Optimization on the  Basis  of Simple  Ratio  Analysis  (  MOOSRA  )  dalam  Penentuan  Lulusan  Mahasiswa  Terbaik,”  vol.  4,  no.  1,  pp.  162–168,  2022,  doi: 10.47065/bits.v4i1.1630.
[12]  J.  Teknologi  and  U.  Mulawarman,  “Penerapan  Algoritma  ID3  Decision  Tree  Pada  Penentuan  Penerima  Program  Bantuan Pemerintah Daerah di Kabupaten Kutai Kartanegara,” vol. 2, no. 2, 2018.
[13]  I. Sasmita, R. Novita, N. E. Rozanda, M. L. Hamzah, and S. Informasi, “Literature Review : Trend Penerapan MCDM Metode ELECTRE , EDAS dan ARAS,” vol. 7, no. 1, pp. 24–32, 2021.